Avaliação de Imóveis via Raciocínio Baseado em Casos

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1 Avaliação de Imóveis via Raciocínio Baseado em Casos Rafael da Conceição Serrão, Gilberto Fernandes Marchioro Curso de Ciência da Computação - Universidade Luterana do Brasil (Ulbra) Av. Farroupilha, Bairro Luís CEP Canoas RS {rafaelserrao, gilberto.marchioro}@gmail.com Abstract. This article presents an innovative technique to make real estate evaluations through a Case-Based Reasoning process. The use of artificial intelligence in order to reduce the need of specialized human intervention makes the system practical and reliable and furthermore represents a significant financial gain. The differentials of the ImobWare system are the use of reliability indicators as well as the transparency in the results. The software has been tested in real conditions showing good results compared to the traditional evaluation methods. Resumo. Este artigo apresenta uma técnica inovadora de realizar avaliações imobiliárias através do Raciocínio Baseado em Casos. O uso da inteligência artificial para reduzir a necessidade da intervenção humana especializada torna o sistema prático e confiável, além de representar uma economia financeira considerável. Os indicadores de confiabilidade e a transparência nos resultados são os diferenciais do sistema ImobWare. Este aplicativo foi testado em situações reais, mostrando bons resultados comparados com os métodos de avaliação tradicionais. 1 Introdução O mercado imobiliário está em expansão, bem como a procura por serviços ligados a esta área. Apesar da adequada quantidade de oferta de especialistas aptos a realizarem avaliações imobiliárias, esta atividade ainda é limitada quanto às técnicas utilizadas, a transparência de critérios e o elevado custo. Normalmente esta atividade é prestada por empresas e profissionais especializados no ramo imobiliário. A necessidade de horas de trabalho destes profissionais afeta diretamente o valor final do serviço. Avaliações imobiliárias custam em média 0,5% do valor do imóvel, valor que varia de acordo com: a empresa ou profissional que presta o serviço; o nível de detalhamento da avaliação entregue ao cliente e; o valor do imóvel avaliado. Outro desafio encontrado por quem necessita de uma avaliação imobiliária é o tempo de espera pelo resultado. O cliente espera, em média, sete dias desde o início da avaliação do imóvel até a entrega do resultado da avaliação. A qualidade e a confiabilidade dos resultados das avaliações também são bem diversificadas, e variam desde o simples valor do imóvel até relatórios complexos e detalhamentos matemáticos de como o valor foi calculado. Em meio a tanta diversidade alguns fatores são comuns a todos os serviços prestados no mercado atualmente: o custo elevado, o tempo de resposta alto, técnicas ad-hoc e a necessidade de um avaliador especializado. In: Seminário de Informática - RS (SEMINFO RS'2008) Torres, 14 a 16 de novembro de 2008

2 A técnica desenvolvida neste projeto objetiva tornar-se uma alternativa eficiente às formas tradicionais de avaliação. O aplicativo que implementa esta técnica, ImobWare, foi desenvolvido com tecnologia para a WEB (PHP, Ajax e JavaScript) e se baseia em algoritmos de Inteligência Artificial. Consegue-se desta forma realizar avaliações imobiliárias de forma rápida, barata e acessível a todos que necessitam deste serviço, oferecendo um nível de confiabilidade adequado, que pode ser acompanhado pelo usuário a partir do relatório da avaliação gerado automaticamente. Para isso, reutiliza-se o conhecimento adquirido com as experiências de avaliações anteriores através da técnica chamada Raciocínio Baseado em Casos. Esta abordagem oferece vantagens em relação aos serviços existentes no mercado. Além da praticidade, rapidez e economia oferecidas por um sistema web, este oferece um resultado muito fiel à realidade do mercado, por tratar-se de um sistema baseado em conhecimento que reutiliza casos reais validados pelos especialistas. Além disso, demonstra transparência e simplicidade em relação ao método utilizado na avaliação, fazendo com que o usuário entenda as etapas do processo de avaliação. Como resultado de uma avaliação, o Imobware além de proporcionar o resultado final da avaliação em moeda corrente, gera um relatório completo com alguns indicadores numéricos de confiabilidade do resultado. Esta técnica de avaliação atende públicos-alvo diferentes, como: Solução para o especialista: O sistema serve de base para auxiliar na avaliação do especialista. Representando um guia para consultas rápidas de resultados obtidos anteriormente, assim como permitir a geração automática de um relatório completo fundado em técnicas elaboradas. Solução para o usuário final: O sistema destinado a avaliar imóveis e sugerir os valores da avaliação diretamente ao cliente. Como resultado o sistema oferece o valor sugerido assim como os indicadores de confiabilidade do resultado. Solução mista: Um sistema onde o usuário final cadastra seus dados para a consulta, alimentando a base de casos, porém este imóvel passa pela validação do especialista antes de gerar o relatório final ao usuário. Neste caso as despesas podem ser reduzidas. Algumas empresas também disponibilizam sistemas computacionais para realizar avaliações imobiliárias, sem a participação direta do Especialista. Estes sistemas se baseiam em cálculos matemáticos pré-determinados que têm como variáveis algumas características do imóvel (Perrone 2007). Entretanto, estes cálculos podem gerar avaliações fora da realidade atual do mercado uma vez que é desafiadora a tarefa de modelar as diferentes características e requisitos de um imóvel através de cálculos matemáticos. 2 Inteligência Artificial e o Raciocínio Baseado em Casos A Inteligência Artificial (IA) pode ser definida como o ramo da ciência da computação que se ocupa da automação do comportamento inteligente (Luger 2004). Em outras palavras, IA é um conjunto de técnicas que busca reproduzir a inteligência humana na tomada de decisões e resolução de problemas. Normalmente os sistemas que são desenvolvidos utilizando alguma técnica de IA são mais flexíveis que os algoritmos tradicionais e melhor se adaptam ao usuário.

3 Existem diversos ramos da IA que se propõem a solucionar problemas distintos, cada qual com características próprias que justificam a sua aplicação (Russel 2004). O Raciocínio Baseado em Casos (RBC) é um destes ramos que resolve muito bem problemas que necessitariam de um nível razoável de raciocínio humano. Isto porque oferece resultados baseados em experiências passadas reaproveitando casos semelhantes armazenados em uma base de dados. A idéia básica do enfoque de RBC é resolver um novo problema relembrando uma situação anterior similar e, então, reutilizando informação e conhecimento daquela situação (Wangenheim 2003). Uma das características deste ramo é exatamente a aprendizagem através da retenção de casos, o que a torna muito eficiente também na resolução de problemas em que existem muitas exceções à regra (Rezende 2003). Nesta técnica utiliza-se uma base de conhecimento onde é buscado, através de uma fórmula matemática de similaridade, o caso mais semelhante ao que se deseja avaliar. O resultado sugerido, então, é baseado no caso mais semelhante encontrado na base, ou seja, reutilizando conhecimento adquirido anteriormente. A cada novo caso armazenado na base, o algoritmo se torna mais confiável e o resultado apresentado mais próximo da realidade, já que a base passa a abranger um número maior de possibilidades. Este ramo da IA é amplamente utilizado e seu nível de confiabilidade depende não apenas da quantidade de casos armazenados na base, mas também da definição correta de cada caso, de acordo com o problema a ser resolvido e dos atributos a serem avaliados no cálculo da similaridade. Por isso, a escolha dos atributos, a definição dos pesos e o cálculo da similaridade são etapas muito importantes na construção de um sistema que utilize o RBC: Atribuição de pesos aos atributos: Cada atributo possui um peso a ser utilizado no cálculo da similaridade entre os casos. Nesta etapa é considerado o grau de importância de cada atributo para o resultado final do cálculo. A escolha correta dos atributos e a atribuição de seus pesos torna o resultado mais fiel à realidade, já que a importância de cada atributo para a avaliação do problema não é equivalente entre si. No sistema ImobWare os atributos e seus pesos foram definidos através de entrevistas estruturadas com especialistas da área. Representação de casos: Um caso é uma abstração de uma experiência, uma forma de estruturar o conhecimento em unidades bem definidas. Geralmente um caso é formado por dois componentes: a descrição do problema e a descrição da solução. Os casos são armazenados em banco de dados a fim de otimizar a consulta. Cálculo da similaridade: Para identificar os casos mais semelhantes da base de casos, ao pesquisado, os registros do banco de dados são avaliados utilizando-se uma fórmula de similaridade. Este cálculo é possível uma vez que as principais características do imóvel são convertidas a fatores numéricos. O caso cadastrado que apresentar valor de similaridade mais próximo do caso em análise serve como base para o cálculo do valor final da avaliação. 3 Solução desenvolvida Utilizando a técnica discutida anteriormente, a solução foi desenvolvida tendo como objetivos principais a confiabilidade, a transparência e a clareza na apresentação dos

4 resultados. Para isso, algumas decisões de projeto foram tomadas adaptando estas técnicas para alcançar o ambiente ideal proposto neste projeto. Dentre os muitos parâmetros possíveis para avaliar um imóvel, optou-se por uma seleção sucinta que fosse capaz de provar que a solução atinge seu objetivo. Foram escolhidos 21 atributos a serem avaliados no que se refere à construção e 5 atributos no que se refere ao terreno do imóvel. A soma dos valores obtidos pelo critério construção e terreno formam o resultado final apresentado ao usuário. São utilizadas duas base de casos distintas: uma para os atributos referentes à construção e a outra os atributos referentes ao terreno. Desta forma é possível garantir que o resultado obtido na pesquisa seja o mais próximo possível da realidade. Isso porque separando estes dois conceitos evita-se que atributos muito semelhantes da construção, por exemplo, acabem tornando irrelevantes os atributos do terreno ou vice-versa. Além disso, a separação das bases permite também ao usuário realizar uma avaliação do terreno ou da construção separadamente, aumentando a abrangência do serviço oferecido. A figura abaixo mostra o ciclo do RBC implementado neste projeto. 3.1 Participação do especialista Figura 1: Ciclo do RBC implementado no projeto O especialista participa de forma decisiva no processo de aproveitamento dos casos. Somente com a validação dos dados por parte deste, se pode ter a segurança de alimentar a base de casos com informações fiéis da realidade. Por se tratar de um sistema web aberto ao público, é difícil manter controle sobre os usuários e sobre as informações cadastradas. Logo, não é recomendável permitir que um caso avaliado alimente a base de conhecimento automaticamente. Isso acarretaria perda de confiabilidade na base e, conseqüentemente, falha de precisão nos resultados. Por este motivo a participação dos especialistas nesta etapa é fundamental. Estes são responsáveis por avaliar os casos pendentes, ou seja, casos cadastrados e ainda não incorporados à base para que estes sirvam de base para novas consultas. Para tomar esta decisão, os especialistas têm acesso aos dados do imóvel ou terreno cadastrado, assim com o valor sugerido ao usuário no momento em que realizou a consulta em questão. Este valor pode ser alterado pelos especialistas antes de

5 incorporar o caso à base. A figura 2 mostra o croqui da tela que o especialista tem à sua disposição para avaliar o caso cadastrado. 3.2 Implementação do sistema Figura 2: Tela de aproveitamento de casos Após o correto preenchimento do formulário de entrada de dados que caracteriza o imóvel a ser avaliado, as bases de casos são percorridas identificando-se os casos mais similares da base. O algoritmo de avaliação da similaridade, analisado abaixo, é o principal módulo do sistema. Juntamente com os resultados numéricos da avaliação o usuário dispõe de um relatório completo contendo os indicadores de confiabilidade assim como uma tabela de comparação de atributos, que dá uma noção exata da similaridade entre o imóvel pesquisado e o caso mais similar encontrado na base. Abaixo são brevemente detalhados alguns dos principais componentes implementados: Base de casos: Tratando-se de um sistema baseado em RBC, a confiabilidade do resultado apresentado está diretamente relacionada ao número de casos pesquisados. Logo, este valor é um indicador muito útil ao usuário no momento de avaliar a precisão do resultado sugerido pelo sistema. Quanto maior for este número, maior será a abrangência de casos considerados, o que resulta em um resultado mais fiel à realidade.

6 Coeficiente de similaridade: O coeficiente de similaridade é um indicador que avalia a similaridade ou a equivalência entre o imóvel ou terreno avaliado e o caso mais similar encontrado na base de casos. Este valor é calculado utilizando uma variação da fórmula tradicional de similaridade (Lorenzi, 2002) que calcula o vizinho mais próximo entre os casos. Abaixo encontra-se a fórmula de similaridade desenvolvida neste projeto. Onde: C = novo problema; X = um caso da base de casos B; W = peso da característica do caso; f = atributo avaliado do caso. Nesta fórmula, depois de somadas todas as diferenças dos atributos do caso atual com a base de casos, o valor é colocado em módulo, para garantir que o coeficiente de similaridade seja um valor positivo. Os valores obtidos a partir desta fórmula oferecem ao usuário uma noção bastante precisa da confiabilidade do resultado apresentado. Já que se trata de um acumulador de diferenças entre os atributos. Quanto mais próximo de zero, mais semelhantes são os dois casos comparados. Tabela de comparação de atributos: Outro recurso oferecido ao usuário como resposta à sua avaliação é a tabela de comparação dos atributos. Esta tabela mostra a comparação de cada atributo do caso pesquisado pelo usuário e o caso mais similar a este encontrado nas bases de casos. Esta tabela de comparação repassa ao usuário uma maior segurança do resultado apresentado, já que este pode visualizar cada característica avaliada pelo sistema, tendo certeza de que o valor sugerido é confiável e complementando a confiabilidade apresentada pelo coeficiente de similaridade. A figura 3 mostra um croqui desta tabela, tal como ela é apresentada ao usuário. Ambiente administrativo: O ambiente administrativo é uma área restrita onde somente os administradores do sistema, previamente cadastrados, têm acesso. Neste ambiente é possível realizar: o aproveitamento de casos pendentes nas bases; o cadastro direto de novos casos, a definição de novos atributos; alteração dos pesos dos atributos; o cadastro ou alteração dos dados das tabelas auxiliares e o cadastro de novos administradores. Aproveitamento dos casos: Através do ambiente administrativo, o especialista tem acesso à lista de casos pesquisados ainda não incorporados à base. A partir desta lista o especialista pode ajustar os dados do imóvel, aproveitar o caso, incorporando-o à base ou excluí-lo da relação de casos pendentes. Flexibilidade dos pesos dos atributos: Um dos diferenciais oferecidos é a possibilidade de alterar a qualquer momento os pesos dos atributos. Esta flexibilidade permite que o sistema seja adaptável a realidades ou formas de avaliação distintas. Permite também o ajuste da forma de avaliação, melhorando ou trazendo mais próximo da realidade os resultados apresentados aos usuários. A alteração destes valores altera diretamente os resultados da avaliação.

7 Figura 3: Comparação de atributos Interação com o Google Maps: Através de APIs disponibilizadas pelo Google são repassados ao usuário mapas informando a localização do imóvel avaliado, assim como os demais imóveis da base. A ferramenta ainda oferece a visualização das imagens de satélite da área pesquisada, zoom, navegação pelo mapa, nomes de ruas, estradas, entre outros recursos. 4 Resultados e conclusão Esta técnica de avaliação de imóveis baseada em RBC, assim como a ferramenta desenvolvida, provou ser capaz de atingir os objetivos propostos, apresentando valores satisfatórios e fiéis à realidade atual do mercado para as avaliações realizadas. O ganho em tempo de resposta e a economia são evidentes quando comparamos a outros serviços do mesmo ramo. Além destas, a transparência dos dados apresentados é outra vantagem apontada pelos usuários, leigos ou especialistas, que utilizaram e testaram este aplicativo. Analisando as impressões dos usuários, percebe-se que estes sentem-se confiantes em relação ao valor sugerido pois recebem um relatório contendo vasta informação adicional. O ImobWare é um sistema que oferece uma abordagem inovadora para resolver um problema que atualmente é resolvido de maneira cara e demorada. Por estar na internet, facilita o acesso do público alvo e, conseqüentemente, a aquisição de novos casos, tornando o sistema mais confiável a cada nova avaliação. Utilizando os casos já incorporados à base, o ImobWare realiza uma busca automática no banco de dados, oferecendo ao usuário, em questão de segundos, uma solução bastante fiel à realidade

8 do mercado, bem como indicadores claros e precisos de confiabilidade do resultado apresentado. Desta forma é passado ao usuário não só a solução que ele busca, mas também a confiabilidade e transparência que lhe asseguram o nível de precisão da mesma. Além das vantagens citadas, este trabalho também analisou as possíveis limitações de seu uso. É sabido que o RBC se torna cada vez mais preciso e confiável à medida que o banco de dados é alimentado. Porém o aumento exagerado de casos acarreta no aumento do tempo de processamento e de espera pelo resultado do algoritmo. Este tempo de espera não é tão relevante a ponto de prejudicar o resultado ou inviabilizar a solução, entretanto já estuda-se formas de otimizar e integrar novo algoritmo de cálculo de similaridade. Outro módulo a ser brevemente integrado a este aplicativo está relacionado à avaliação do valor de aluguel de um imóvel. A técnica utilizada seria similar, baseada em casos, porém utilizando bases específicas para armazenar estes casos, cujos atributos e pesos são diferentes para este tipo de avaliação. 5 Referências Bibliográficas Lorenzi, Fabiana & ABEL, Mara (2002) Aplicando Raciocínio Baseado em Casos na investigação de irregularidades nas internações hospitalares. II Congresso Brasileiro de Computação CBComp (Artigo Científico) Luger, George F.; trad. Paulo Engel (2004) Inteligência Artificial Estruturas e estratégias para a solução de problemas complexos. Porto Alegre: Ed. Bookman, 4ª edição. Perrone, Sérgio de Castro & SAUER, Cleiton Vinícius (2007) Laudo de avaliação imobiliária. Centro de Avaliações e Perícias de Engenharia Ltda, Porto Alegre. (Laudo). Russell, Stuart & ORVIG, Peter (2004) Inteligência Artificial. Elsevier Editora Ltda. Wangenheim, Christiane Gresse von & WANGENHEIM, Aldo von (2003) Raciocínio Baseado em Casos. São Paulo: Ed. Manoele Ltda. 5.1 Bibliografia Consultada Fernandes, Anita Maria da Rocha. (2003) Inteligência Artificial Noções gerais. Ed. Visual Books. Rezende, Solange Oliveira. (2003) Sistemas Inteligentes Fundamentos e Aplicações. São Paulo: Ed. Manoele Ltda. Russel, Stuart J. (2003) Artificial intelligence: a modern approach. Upper Saddle River, NJ : Prentice Hall, 2ª edição.